準(zhǔn)確預(yù)測(cè)呼叫中心業(yè)務(wù)量

在以上的歷史數(shù)據(jù)中，我們不難發(fā)現(xiàn)有幾處異常情況。第一處異常出現(xiàn)在本月的第一個(gè)周末，自本月的第一個(gè)周四起呼叫量就開(kāi)始下降，周五下降的幅度更大，到了第一個(gè)周六（即 7 月 4 日――美國(guó)國(guó)慶日）甚至降為 0 ，第一個(gè)周日也沒(méi)有大幅的上升。對(duì)于這種異常情況，我們應(yīng)當(dāng)做些什么呢？

原因是美國(guó)國(guó)慶日造成了呼叫量大幅下降。因此，當(dāng)我們預(yù)測(cè)下一個(gè)年度七月份呼叫量時(shí)，我們就需要將這一因素考慮進(jìn)去。但是，鑒于每年的 7 月 4 日美國(guó)國(guó)慶活動(dòng)是不盡相同的，故每年此日的呼叫量模型也會(huì)有所區(qū)別。如果碰到 7 月 4 日這一天恰巧在周一的話，我們可能會(huì)預(yù)測(cè)周二也會(huì)有呼叫量大幅下降的情況，而周四和周五就不會(huì)有那么大的影響了。這就是我們所說(shuō)的預(yù)測(cè)需要點(diǎn)“藝術(shù)”了，也就是在進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程中，使用一些我們的直覺(jué)和主觀判斷。

另外一個(gè)異常情況發(fā)生在 7 月的第三個(gè)周三。我們不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)日的呼叫量比其他周的周三少 30 ％。對(duì)于這種差異，可能有幾種解釋?zhuān)阂环N可能是由于斷電， ACD 未能記錄下全部的呼叫量；另一種可能是由于當(dāng)天下午發(fā)生了引入注目的事件，而使呼叫量大幅減少。但無(wú)論發(fā)生了什么，我們都需要在使用數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算前，使這樣的數(shù)據(jù)“正?；?。

另一方面，可能在每個(gè)月的第三個(gè)周三都會(huì)發(fā)生引起呼叫量下降的事件。假設(shè)這一數(shù)據(jù)具有一定代表性，在每個(gè)月的第三個(gè)周三都會(huì)進(jìn)行 2 個(gè)小時(shí)的公司例會(huì)。這樣的話，呼叫量報(bào)告中就會(huì)考慮這一因素，并準(zhǔn)確反映當(dāng)日呼叫量。同時(shí)，這樣的數(shù)據(jù)也可用于對(duì)未來(lái)呼叫量的預(yù)測(cè)。

處理異常數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于首先需要確定造成異常的原因是什么。然后，假如發(fā)生了突發(fā)或一次性事件，或者未來(lái)不可預(yù)見(jiàn)是否再次發(fā)生的事件（類(lèi)似自然災(zāi)害），我們就需要對(duì)這樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行“正?；钡恼{(diào)整，以使其能真正反映實(shí)際的呼叫量。另一方面，如果類(lèi)似事件的發(fā)生形成了一定規(guī)律，并可以預(yù)測(cè)，這樣的數(shù)據(jù)就需要保留在預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)當(dāng)中，以使預(yù)測(cè)出來(lái)的數(shù)據(jù)能夠正確反映未來(lái)事件對(duì)工作量造成的影響。（提示：重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)的是，需要搞清每個(gè)數(shù)據(jù)異常的真正原因，并在對(duì)未來(lái)業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)銘記在心。）

當(dāng)我們對(duì)歷史業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析與調(diào)整后，我們就準(zhǔn)備好進(jìn)行下一步了。

第二步：預(yù)測(cè)月呼叫量

接下來(lái)，我們將依靠未加工的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)整月的呼叫量。在這個(gè)步驟里，我們總結(jié)出來(lái)了一些預(yù)測(cè)方法如下：

點(diǎn)對(duì)點(diǎn)預(yù)測(cè)法 － 這是最簡(jiǎn)單的一種呼叫量預(yù)測(cè)方法，即假設(shè)未來(lái)各時(shí)間點(diǎn)呼叫量與過(guò)去相應(yīng)時(shí)間點(diǎn)呼叫量是相近的。（例如：下一年度 4 月份第一個(gè)周一的呼叫量與今年 8 月份第一個(gè)周一的呼叫量相同）這種方法存在明顯的不足，即沒(méi)有將呼叫量的走勢(shì)考慮進(jìn)去。一旦采用的原始數(shù)據(jù)或歷史數(shù)據(jù)不具代表性的話，所預(yù)測(cè)出來(lái)的呼叫量數(shù)據(jù)與實(shí)際呼叫量的差距有可能會(huì)非常大，這是非常危險(xiǎn)的。

平均值預(yù)測(cè)法 － 利用取平均值進(jìn)行預(yù)測(cè)也有許多種方法，從對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的平均，到移動(dòng)平均數(shù)的方法等。最為精準(zhǔn)的取平均值方法就是加權(quán)平均方法，即越近的數(shù)據(jù)權(quán)重越高。如果過(guò)去三年中 4 月份的第一個(gè)周一的呼叫量分別為 2400 、 2500 和 2600 ：簡(jiǎn)單平均值為 2500 ，移動(dòng)平均值為 2550 （忽略最早數(shù)據(jù)）。在加權(quán)平均方法中，可能會(huì)分配 80 ％的權(quán)重給最近的數(shù)據(jù)，另外兩個(gè)早期數(shù)據(jù)各占 10 ％，這樣得到的平均值為 2570 。但是，盡管使用加權(quán)平均法所預(yù)測(cè)出來(lái)的數(shù)據(jù)最接近我們實(shí)際的預(yù)測(cè)，但這種方法仍然忽視了一點(diǎn)，即數(shù)據(jù)上升的走勢(shì)，這一點(diǎn)僅僅靠使用平均值方法是計(jì)算不出來(lái)的。

時(shí)間序列預(yù)測(cè)法 － 該方法是呼叫中心進(jìn)行業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)的最佳方法。由于該方法需要按照各個(gè)不同時(shí)間序列進(jìn)行業(yè)務(wù)量走勢(shì)的分析，因而取名時(shí)間序列預(yù)測(cè)法。依據(jù)呼叫中心業(yè)務(wù)量歷史數(shù)據(jù)，來(lái)解析不同時(shí)段業(yè)務(wù)量變化趨勢(shì)影響與規(guī)律，包括季度、月度業(yè)務(wù)量的差異。這種方法被大多數(shù)呼叫中心所采用，同時(shí)也是自動(dòng)化勞動(dòng)力資源管理軟件業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)模塊中遵循的一個(gè)基本原理。該方法基于一個(gè)基礎(chǔ)性的假設(shè)，即隨著時(shí)間變化，業(yè)務(wù)量受諸多因素的影響，而每個(gè)因素都可以被解析出來(lái)，用以預(yù)測(cè)未來(lái)業(yè)務(wù)量。

時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的第一步就是要解析業(yè)務(wù)量走勢(shì)。這種走勢(shì)主要就是指業(yè)務(wù)量變化率，有時(shí)是上升的走勢(shì)，有時(shí)是下降的走勢(shì)。在許多呼叫中心里，走勢(shì)僅僅代表業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率。因此，確定一個(gè)呼叫中心年度業(yè)務(wù)量走勢(shì)，以及每月業(yè)務(wù)量變化走勢(shì)是非常重要的。

一旦確定了業(yè)務(wù)量基本走勢(shì)，下一個(gè)需要解析的就是季節(jié)性或月度之間的業(yè)務(wù)量變化規(guī)律。但是，這個(gè)步驟的確比較難處理，因?yàn)槲覀儍H靠近 12 個(gè)月的歷史數(shù)據(jù)，是不能真正準(zhǔn)確掌握月度或季度業(yè)務(wù)量變化規(guī)律（曲線）的。請(qǐng)見(jiàn)以下月度業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)中的第一欄，我們發(fā)現(xiàn) 12 月與 5 月相比可以說(shuō)比較忙，或者說(shuō) 12 月業(yè)務(wù)量較高是因?yàn)樵摵艚兄行慕?jīng)歷了本年度最大的業(yè)務(wù)上升走勢(shì)。

要確定季節(jié)性對(duì)業(yè)務(wù)量的影響，重要的是針對(duì)近 12 個(gè)月的業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)進(jìn)行“趨勢(shì)分離或去勢(shì)”，換句話說(shuō)，就是選擇一個(gè)月的實(shí)際業(yè)務(wù)量除以當(dāng)月季節(jié)性曲線系數(shù)，從而轉(zhuǎn)化為沒(méi)有季節(jié)性影響的邏輯業(yè)務(wù)量。“去勢(shì)”完成以后，我們就可以逐月地進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)行正態(tài)分步或線性分析，由此來(lái)確定真正繁忙或清閑的月份。例如上述數(shù)據(jù)中，基于業(yè)務(wù)量走勢(shì)分析模型，我們會(huì)發(fā)現(xiàn) 5 月實(shí)際上要比 12 月忙，而 3 月和 4 月實(shí)際上是一年當(dāng)中業(yè)務(wù)量高峰月份。

利用時(shí)間序列分析法識(shí)別出業(yè)務(wù)量趨勢(shì)系數(shù)和業(yè)務(wù)量季節(jié)性模型，然后就可以確定具體的未來(lái)月度業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法是一種被推薦用于業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)的方法，如果能正確掌握這種方法，我們就到達(dá) 95 ％甚至更高的業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

第三步：創(chuàng)建日和以半小時(shí)為間隔的業(yè)務(wù)量到達(dá)模型

當(dāng)我們預(yù)測(cè)出來(lái)月度的業(yè)務(wù)量后，下一步就是將月度業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)分解為每日業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)，然后再進(jìn)一步分解為按時(shí)段（一般為每小時(shí)或每半小時(shí)）的業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)。

要做到準(zhǔn)確預(yù)測(cè)日業(yè)務(wù)量，我們就必須計(jì)算出一周中每日的變量。許多呼叫中心在周一時(shí)都比其他時(shí)候繁忙。因此，掌握一周當(dāng)中，每日業(yè)務(wù)量占整周業(yè)務(wù)量的比重是非常重要的。

我們值得慶幸的是，確定每日預(yù)測(cè)變量無(wú)須返回到兩年的龐大歷史業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)中進(jìn)行研究和分析。只需依據(jù)近期幾周內(nèi)具有代表性的業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)來(lái)確定日業(yè)務(wù)量模型就足夠了。我們可以選取幾周“清晰明朗的”業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)（即沒(méi)有特殊日期或節(jié)假日的正常工作周，因?yàn)橛行┨厥馊掌诨蚬?jié)假日會(huì)歪曲正常工作日的預(yù)測(cè)變量），把周一的業(yè)務(wù)量之和與各周業(yè)務(wù)量之和做比較，然后按照這樣的方法計(jì)算出其他工作日的業(yè)務(wù)量比重。這樣，每日的業(yè)務(wù)量比重就代表當(dāng)日業(yè)務(wù)量模型。

當(dāng)日業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)出來(lái)以后，我們就可以重復(fù)上述步驟來(lái)預(yù)測(cè)一天當(dāng)中，各個(gè)時(shí)段的業(yè)務(wù)量模型。如果業(yè)務(wù)量在一天當(dāng)中均勻地分配的話，我們就很容易進(jìn)行人員的安排了，但這是不現(xiàn)實(shí)的。因此，我們就需要掌握一天當(dāng)中的高峰時(shí)段和低谷時(shí)段，以及均勻時(shí)段。我們?cè)俅芜x取幾周“清晰的”業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)，以每半小時(shí)來(lái)統(tǒng)計(jì)周一業(yè)務(wù)量，并與日業(yè)務(wù)總量相比較，以創(chuàng)建周一以半小時(shí)為時(shí)段的業(yè)務(wù)量模型。重復(fù)以上步驟，來(lái)預(yù)測(cè)其他工作日基于時(shí)段的業(yè)務(wù)量模型。其結(jié)果就是以每小時(shí)或每半小時(shí)為時(shí)間間隔，來(lái)反映業(yè)務(wù)量到達(dá)的比率。這樣，我們就建立了從周一到周日，每日不同的業(yè)務(wù)量達(dá)到模型。

我們已經(jīng)通過(guò)分解歷史業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)和分析歷史業(yè)務(wù)量走勢(shì)，創(chuàng)建了月度、每日、每時(shí)段的業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)模型。但我們需要記住的是，我們不但需要預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)量而且還需要預(yù)測(cè)處理時(shí)長(zhǎng)。因?yàn)?，要想?jì)算出工作量、所需員工數(shù)量及制定人員排班計(jì)劃，我們就必須掌握總體業(yè)務(wù)量的情況，即業(yè)務(wù)量乘以平均處理時(shí)長(zhǎng)得出的處理業(yè)務(wù)的總時(shí)長(zhǎng)。由于業(yè)務(wù)處理時(shí)長(zhǎng)與很多因素有關(guān)，如業(yè)務(wù)類(lèi)型，客戶行為習(xí)慣等，所以我們要確保業(yè)務(wù)處理時(shí)長(zhǎng)的預(yù)測(cè)能準(zhǔn)確地反映出一年當(dāng)中的工作時(shí)長(zhǎng)、一周當(dāng)中的每日工作時(shí)長(zhǎng)，以及每日的工作時(shí)長(zhǎng)。

第四步：根據(jù)其他影響因素進(jìn)行預(yù)測(cè)調(diào)整

給預(yù)測(cè)出的業(yè)務(wù)量進(jìn)行調(diào)整是業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)的最后一步，也是非常重要的一步。因?yàn)?，有許多因素都會(huì)影響呼叫中心的業(yè)務(wù)量。聰明的業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè)或負(fù)責(zé)排班的人員都會(huì)充分考慮所有可能對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果造成影響的因素。

首先要考慮企業(yè)內(nèi)部各個(gè)部門(mén)對(duì)呼叫中心業(yè)務(wù)量所造成的影響。最明顯的一個(gè)部門(mén)就是市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)部，由于該部門(mén)策劃和實(shí)施的市場(chǎng)推廣或促銷(xiāo)活動(dòng)，而使呼叫中心的工作量產(chǎn)生變化。因此，如果呼叫中心能定期與這樣的部門(mén)進(jìn)行溝通，充分了解市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)計(jì)劃或?qū)艚兄行臉I(yè)務(wù)量產(chǎn)生影響的市場(chǎng)活動(dòng)，這樣就可建立起相應(yīng)的預(yù)測(cè)假設(shè)，使預(yù)測(cè)更加精準(zhǔn)。

同時(shí)，我們還必須確保對(duì)其他潛在因素給予充分的關(guān)注。例如，新格式的帳單是否造成客戶大量的來(lái)電？企業(yè)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)情況分析，是否會(huì)造成新客戶的激增進(jìn)而引起呼叫中心的工作量攀升？以及物流環(huán)節(jié)發(fā)生變化是否會(huì)使呼叫量升高或降低等等。因此，呼叫中心的管理人員應(yīng)與可能影響呼叫中心業(yè)務(wù)量的部門(mén)進(jìn)行定期溝通，并對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的微調(diào)或校正，這樣才能保證最終預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

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